package com.syeet.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.syeet.common.utils.PageUtils;
import com.syeet.common.utils.Query;
import com.syeet.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.syeet.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.syeet.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.syeet.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.syeet.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {
    @Autowired
    private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    //[2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCategoryPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 递归收集所有父节点
     */
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    /**
     * 查询所有分类及其子分类，以树形结构展示
     */
    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //查出所有分类
        List<CategoryEntity> entityList = baseMapper.selectList(null);
        //组成父子结构
        //分类
        List<CategoryEntity> collect = entityList.stream().filter(entity ->
                entity.getParentCid().longValue() == 0
        ).
                map(menu -> {
            menu.setChildren(getChildren(menu, entityList));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }


    //递归查询所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildren(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> collect = all.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid().longValue() == root.getCatId().longValue()
        ).map(categoryEntity -> {
            //找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildren(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

    //删除菜单id
    @Override
    public void removeMenusById(List<Long> asList) {
        //TODO 检查当前删除的菜单是否被别的地方引用
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }


    /**
     * 级联更新数据
     * 更新需删除缓存中数据，下次查询时再将获取到数据放入缓存（失效模式）
     * key:，这里的key值是List<CategoryEntity> getLevel1Category()方法名，因为@Cacheable中 key = "#root.methodName"
     * 对于普通字符串一定要加上单引号
     *
     * @param category
     * @CacheEvict缓存删除
     * @cachePut 缓存修改（有返回值是用）
     * @Caching同时进行多种缓存操作
     * @CacheEvict(value = "category",allEntries = true) 删除category当前分区所有，可替代@Caching做法
     * @Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.methodName")
     */

//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevel1Category'"),
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatelogJson'")
//    })
    @CacheEvict(value = "category", allEntries = true)
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        if (!StringUtils.isEmpty(category.getName())) {
            categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        }
        //同时删除缓存中数据（失效模式）,等待下次查询主动更新
        //stringRedisTemplate.delete("catelogJson");
    }

    /**
     * 1.每一个需要缓存的数据我们自己来指定那个名字的分区【缓存的分区（按照业务类型分）】category::SimpleKey []
     * 2.@Cacheable表示该方法结果需要缓存，如果缓存有，方法不需要调用。缓存中没有，会调用方法，将方法返回的结果放入缓存
     * 3.默认行为
     * 1）缓存中有数据，不会调用
     * 2）key默认自动生成，生成缓存的名字::SimpleKey []
     * 3）缓存生成的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化后的值存到redis
     * 4)默认ttl时间为-1，表示永不过期
     * 4.自定义
     * 1）指定生成的缓存key  操作：使用key属性指定，可接受一个spEL表达式，也可自定义
     * 2)指定ttl时间        操作：配置文件中修改
     * 3）将数据保存为json格式，不使用默认jdk序列化机制 操作：
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.methodName")
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Category() {
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));

        return categoryEntities;
    }

    //TODO 会产生堆外内存溢出异常
    //springboot2.0 redis使用lettuce作为客户端，其使用netty作为网路通讯
    //lettuce的bug导致netty堆外内存溢出，netty如果没有指定内存，默认使用我们设定的-Xmx300m
    //可以通过-Dio.netty.MaxDirectMemory进行设置netty内存
    //解决方案：不能只通过-Dio.netty.MaxDirectMemory调大内存
    //1 升级lettuce客户端   2 将lettuce替换为jedis
    //lettuce和jedis操作redis底层客户端，spring再次封装成redisTemplate
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson2() {

        /**
         * 1.空结果缓存，解决缓存穿透问题（大量请求查询缓存不存在的数据，去访问数据库，导致数据库宕机）
         * 2.设置过期时间（加随机值），解决缓存雪崩问题（大量请求查询，大量数据在缓存中同时失效，去访问数据库，导致数据库宕机）
         * 3.加锁，解决缓存击穿问题（大量请求查询某个热点数据，该热点数据失效时，请求去访问数据库，导致数据宕机）
         */

        //加入缓存逻辑,缓存中存放的是json字符串
        String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
            //原生redis,缓存没有，从数据库查找，同时放到缓存中
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatelogJsonWithRedisLock();

            //redisson
           // Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatelogJsonWithRedissonLock();

            //本地锁
            //Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatelogJsonFromLocalLock();

            return catelogJsonFromDb;
        }
        //将从redis查询的字符串数据反序列化
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });

        return result;
    }


    @Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson() {
        //对数据多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        //查找1级分类
        List<CategoryEntity> level1Category = getParentCid(selectList, 0L);
        //封装成map
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Category.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //查找当前一级分类的所有二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParentCid(selectList, v.getCatId());
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                //将categoryEntities封装成catelog2Vo形式
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(item -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, item.getCatId().toString(), item.getName());
                    //查到当前二级分类的子分类
                    List<CategoryEntity> level3Category = getParentCid(selectList, item.getCatId());
                    if (level3Category != null) {
                        //封装成指定格式catelog3Vo
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> catelog3Vos = level3Category.stream().map(level3 -> {
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(item.getCatId().toString(), level3.getCatId().toString(), level3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());

                        catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3Vos);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }

            return catelog2Vos;
        }));

        return parentCid;

    }

    //从数据查询并封装分类数据(本地锁)
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromLocalLock() {

        //本地锁（加锁，解决缓存击穿问题） springboot组件在容器中是单例的
        synchronized (this) {
            //得到锁再去缓存中查询一次
            return getDataFromDb();
        }
    }

    /**
     * 从数据查询并封装分类数据（使用redisson实现分布式锁方案）
     * <p>
     * 问题：
     * 缓存中数据如何与数据库数据保持一致性，即缓存数据一致性
     * 方案:
     * 1)双写模式
     * 2)失效模式
     * <p>
     * 本系统解决缓存一致性方案：
     * 1.缓存的数据都有过期时间，数据过期下次触发主动更新
     * 2.读写数据时，加上分布式读写锁
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonWithRedissonLock() {
        //注意锁的名字 锁的粒度，越细越好
        //锁的粒度，具体缓存某个数据 例如11号商品 product-11-lock
        RLock rLock = redissonClient.getLock("catelogJson-lock");
        rLock.lock();
        Map<String, List<Catelog2Vo>> map;
        try {
            //加锁成功 执行业务
            map = getDataFromDb();
        } finally {
            rLock.unlock();
        }
        return map;

    }

    //从数据查询并封装分类数据（使用原生redis实现分布式锁方案）
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonWithRedisLock() {
        //1.占分布式锁，去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();

        //设置过期时间,必须和加锁是同步的，原子性的（即使获取数据异常也能释放锁，不会造成死锁现象）
        //stringRedisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 30, TimeUnit.SECONDS);
        if (flag) {
            Map<String, List<Catelog2Vo>> map;
            try {
                //加锁成功 执行业务
                map = getDataFromDb();
            } finally {
                //获取keys（lock）值与argv(uuid)比较，然后执行删除操作，成功返回1，失败返回0（Long 类型）
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                //lua脚本来释放锁 ()
                Long lock1 = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }

            //获取值+释放锁整体应是一个原子操作
//            String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if (lockValue.equals(uuid)) {
//                //释放锁(需保证释放的是自己占用的锁)
//                stringRedisTemplate.delete("lock");
//            }

            return map;

        } else {
            //加锁失败  重试
            //休眠100ms
            try {
                Thread.sleep(100L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return getCatelogJsonWithRedisLock(); //自旋
        }

    }

    /**
     *  从数据库查询数据
     */
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        //得到锁再去缓存中查询一次
        String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
            //缓存中有直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }

        //对数据多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        //查找1级分类
        List<CategoryEntity> level1Category = getParentCid(selectList, 0L);
        //封装成map
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Category.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //查找当前一级分类的所有二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParentCid(selectList, v.getCatId());
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                //将categoryEntities封装成catelog2Vo形式
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(item -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, item.getCatId().toString(), item.getName());
                    //查到当前二级分类的子分类
                    List<CategoryEntity> level3Category = getParentCid(selectList, item.getCatId());
                    if (level3Category != null) {
                        //封装成指定格式catelog3Vo
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> catelog3Vos = level3Category.stream().map(level3 -> {
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(item.getCatId().toString(), level3.getCatId().toString(), level3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());

                        catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3Vos);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }

            return catelog2Vos;
        }));

        //将查询到数据存到缓存
        String jsonString = JSON.toJSONString(parentCid);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", jsonString, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parentCid;
    }

    private List<CategoryEntity> getParentCid(List<CategoryEntity> list, Long parentCid) {
        List<CategoryEntity> collect = list.stream().filter(item -> item.getParentCid().longValue() == parentCid.longValue()).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

}